Содержание страницы
Протокол буфера¶Buffer Protocol
Некоторые объекты, доступные в Python, предоставляют доступ к лежащему в основе массиву памяти или буферу. К таким объектам относятся встроенные bytes и bytearray, а также некоторые расширяющие типы, например array.array. Сторонние библиотеки могут определять собственные типы для специальных целей, таких как обработка изображений или численный анализ.
Хотя каждый из этих типов имеет свою семантику, их объединяет общая характеристика: все они основаны на возможно большом буфере памяти. В некоторых ситуациях желательно получить прямой доступ к этому буферу без промежуточного копирования.
Python предоставляет такую возможность на уровне C в виде буферного протокола. У этого протокола есть две стороны:
- На стороне производителя тип может экспортировать «буферный интерфейс», который позволяет объектам этого типа предоставлять информацию о своём базовом буфере. Этот интерфейс описан в разделе Buffer Object Structures;
- На стороне потребителя доступно несколько способов получить указатель на необработанные базовые данные объекта (например, параметр метода).
Простые объекты, такие как bytes и bytearray, предоставляют свой базовый буфер в байт-ориентированной форме. Возможны и другие формы; например, элементы, предоставляемые array.array, могут быть многобайтовыми значениями.
Примером потребителя буферного интерфейса является метод write() файловых объектов: любой объект, который может экспортировать последовательность байтов через буферный интерфейс, может быть записан в файл. В то время как write() требуется только доступ на чтение к внутреннему содержимому переданного ему объекта, другие методы, такие как readinto(), требуют доступа на запись к содержимому своего аргумента. Буферный интерфейс позволяет объектам выборочно разрешать или запрещать экспорт буферов с возможностью чтения-записи и только для чтения.
Существует два способа для потребителя буферного интерфейса получить буфер над целевым объектом:
- вызов
PyObject_GetBuffer()с правильными параметрами; - вызов
PyArg_ParseTuple()(или одного из его аналогов) с одним изy*,w*илиs*кодов формата.
В обоих случаях PyBuffer_Release() должен быть вызван, когда буфер больше не нужен. Невыполнение этого требования может привести к различным проблемам, таким как утечка ресурсов.
Структура буфера¶Buffer structure
Структуры буферов (или просто «буферы») полезны как способ предоставления бинарных данных из другого объекта программисту на Python. Их также можно использовать как механизм среза с нулевым копированием. Благодаря возможности ссылаться на блок памяти, можно довольно легко предоставить любые данные программисту на Python. Память может быть большим константным массивом в C-расширении, необработанным блоком памяти для манипуляций перед передачей в библиотеку операционной системы или использоваться для передачи структурированных данных в их родном формате в памяти.
В отличие от большинства типов данных, предоставляемых интерпретатором Python, буферы не являются указателями PyObject, а представляют собой простые структуры C. Это позволяет очень просто создавать и копировать их. Когда нужна универсальная обёртка вокруг буфера, можно создать объект memoryview.
Краткие инструкции по написанию экспортирующего объекта см. в разделе Структуры буферных объектов. Для получения буфера см. PyObject_GetBuffer().
-
Py_buffer¶ -
void *
buf¶ Указатель на начало логической структуры, описываемой полями буфера. Это может быть любое место в базовом физическом блоке памяти экспортёра. Например, при отрицательном
stridesзначение может указывать на конец блока памяти.Для непрерывных массивов значение указывает на начало блока памяти.
-
void *
obj¶ Новая ссылка на экспортирующий объект. Ссылка принадлежит потребителю и автоматически уменьшается и устанавливается в NULL с помощью
PyBuffer_Release(). Это поле эквивалентно возвращаемому значению любой стандартной функции C-API.В особом случае для временных буферов, обёрнутых с помощью
PyMemoryView_FromBuffer()илиPyBuffer_FillInfo(), это поле равно NULL. В общем случае экспортирующие объекты НЕ ДОЛЖНЫ использовать эту схему.
-
Py_ssize_t
len¶ product(shape) * itemsize. Для непрерывных массивов это длина базового блока памяти. Для разрывных массивов это длина, которую имела бы логическая структура при копировании в непрерывное представление.Обращение к
((char *)buf)[0] up to ((char *)buf)[len-1]допустимо только в том случае, если буфер получен через запрос, гарантирующий непрерывность. В большинстве случаев такой запрос будетPyBUF_SIMPLEилиPyBUF_WRITABLE.
-
int
readonly¶ Индикатор, доступен ли буфер только для чтения. Это поле управляется флагом
PyBUF_WRITABLE.
-
Py_ssize_t
itemsize¶ Размер одного элемента в байтах. Совпадает со значением
struct.calcsize(), вызванной для не-NULL значенийformat.Важное исключение: если потребитель запрашивает буфер без флага
PyBUF_FORMAT, полеformatустанавливается в NULL, ноitemsizeсохраняет значение исходного формата.Если
shapeприсутствует, равенствоproduct(shape) * itemsize == lenпо-прежнему выполняется, и потребитель может использоватьitemsizeдля навигации по буферу.Если
shapeравно NULL в результате запросаPyBUF_SIMPLEилиPyBUF_WRITABLE, потребитель должен игнорироватьitemsizeи считатьitemsize == 1.
-
const char *
format¶ Строка, завершающаяся нулевым символом, в синтаксисе модуля
struct, описывающая содержимое одного элемента. Если это NULL, подразумевается"B"(беззнаковые байты).Это поле управляется флагом
PyBUF_FORMAT.
-
int
ndim¶ Количество измерений, которые память представляет как n-мерный массив. Если оно равно
0,bufуказывает на один элемент, представляющий скаляр. В этом случаеshape,stridesиsuboffsetsДОЛЖНЫ быть NULL.Макрос
PyBUF_MAX_NDIMограничивает максимальное количество измерений до 64. Экспортёры ОБЯЗАНЫ соблюдать это ограничение; потребители многомерных буферов ДОЛЖНЫ уметь работать с размерностью доPyBUF_MAX_NDIM.
-
Py_ssize_t *
shape¶ Массив из
Py_ssize_tдлинойndim, указывающий форму памяти в виде n-мерного массива. Обратите внимание, чтоshape[0] * ... * shape[ndim-1] * itemsizeДОЛЖНО быть равноlen.Значения формы ограничены
shape[n] >= 0. Случайshape[n] == 0требует особого внимания. Дополнительную информацию см. в разделе сложные массивы.Массив формы доступен потребителю только для чтения.
-
Py_ssize_t *
strides¶ Массив из
Py_ssize_tдлинойndim, задающий количество байтов, которое нужно пропустить, чтобы перейти к новому элементу в каждом измерении.Значения шага могут быть любыми целыми числами. Для обычных массивов шаги обычно положительны, но потребитель ДОЛЖЕН уметь обрабатывать случай
strides[n] <= 0. Дополнительную информацию см. в разделе сложные массивы.Массив шагов доступен потребителю только для чтения.
-
Py_ssize_t *
suboffsets¶ Массив из
Py_ssize_tдлинойndim. Еслиsuboffsets[n] >= 0, значения, хранящиеся по n-му измерению, являются указателями, и значение смещения подмассива указывает, сколько байтов добавить к каждому указателю после разыменования. Отрицательное значение смещения подмассива означает, что разыменование производиться не должно (шаг по непрерывному блоку памяти).Если все suboffsets отрицательны (т.е. разыменование не требуется), то это поле должно быть NULL (значение по умолчанию).
Такой тип представления массива используется библиотекой Python Imaging Library (PIL). Дополнительную информацию о доступе к элементам такого массива см. в разделе сложные массивы.
Массив смещений подмассивов доступен потребителю только для чтения.
-
void *
internal¶ Предназначено для внутреннего использования экспортирующим объектом. Например, экспортёр может переинтерпретировать это значение как целое число и использовать для хранения флагов о том, нужно ли освобождать массивы shape, strides и suboffsets при освобождении буфера. Потребитель НЕ ДОЛЖЕН изменять это значение.
-
void *
Типы запросов буфера¶Buffer request types
Обычно буферы получают, отправляя запрос буфера экспортирующему
объекту через PyObject_GetBuffer(). Поскольку сложность логической
структуры памяти может сильно различаться, потребитель использует аргумент flags
для указания точного типа буфера, с которым он может работать.
Все поля Py_buffer однозначно определяются типом запроса.
поля, не зависящие от запроса¶request-independent fields
Следующие поля не зависят от flags и всегда должны заполняться
корректными значениями: obj, buf,
len, itemsize, ndim.
только для чтения, формат¶readonly, format
PyBUF_WRITABLE можно комбинировать (|) с любыми флагами из следующего раздела.
Поскольку PyBUF_SIMPLE определён как 0, PyBUF_WRITABLE
может использоваться как самостоятельный флаг для запроса простого буфера для записи.
PyBUF_FORMAT можно комбинировать (по ИЛИ) с любыми флагами, кроме PyBUF_SIMPLE.
Последний уже подразумевает формат B (беззнаковые байты).
форма, шаги, подсмещения¶shape, strides, suboffsets
Флаги, управляющие логической структурой памяти, перечислены в порядке убывания сложности. Обратите внимание, что каждый флаг содержит все биты флагов, расположенных ниже него.
| Запрос | форма | шаги | подсмещения |
|---|---|---|---|
|
да | да | если необходимо |
|
да | да | NULL |
|
да | NULL | NULL |
|
NULL | NULL | NULL |
запросы непрерывности¶contiguity requests
Непрерывность по C или Fortran может быть явно запрошена, с информацией о шагах и без неё. Без информации о шагах буфер должен быть непрерывным по C.
| Запрос | форма | шаги | подсмещения | непрерывность |
|---|---|---|---|---|
|
да | да | NULL | C |
|
да | да | NULL | F |
|
да | да | NULL | C или F |
|
да | NULL | NULL | C |
составные запросы¶compound requests
Все возможные запросы полностью определяются некоторой комбинацией флагов из предыдущего раздела. Для удобства протокол буфера предоставляет часто используемые комбинации в виде отдельных флагов.
В следующей таблице U обозначает неопределённую непрерывность. Потребителю придётся вызвать PyBuffer_IsContiguous(), чтобы определить непрерывность.
| Запрос | форма | шаги | подсмещения | непрерывность | только для чтения | формат |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
да | да | если необходимо | U | 0 | да |
|
да | да | если необходимо | U | 1 или 0 | да |
|
да | да | NULL | U | 0 | да |
|
да | да | NULL | U | 1 или 0 | да |
|
да | да | NULL | U | 0 | NULL |
|
да | да | NULL | U | 1 или 0 | NULL |
|
да | NULL | NULL | C | 0 | NULL |
|
да | NULL | NULL | C | 1 или 0 | NULL |
Комплексные массивы¶Complex arrays
В стиле NumPy: форма и шаги¶NumPy-style: shape and strides
Логическая структура массивов в стиле NumPy определяется itemsize,
ndim, shape и strides.
Если ndim == 0, область памяти, на которую указывает buf,
интерпретируется как скаляр размера itemsize. В этом случае,
оба shape и strides равны NULL.
Если strides равен NULL, массив интерпретируется как
стандартный n-мерный C-массив. В противном случае потребитель должен обращаться к
n-мерному массиву следующим образом:
ptr = (char *)buf + indices[0] * strides[0] + ... + indices[n-1] * strides[n-1]item = *((typeof(item) *)ptr);
Как отмечалось выше, buf может указывать на любую позицию в
реальном блоке памяти. Экспортер может проверить корректность буфера с помощью
этой функции:
def verify_structure(memlen, itemsize, ndim, shape, strides, offset):
"""Проверить, что параметры представляют допустимый массив в пределах
границ выделенной памяти:
char *mem: начало физического блока памяти
memlen: длина физического блока памяти
смещение: (char *)buf - mem
"""
if offset % itemsize:
return False
if offset < 0 or offset+itemsize > memlen:
return False
if any(v % itemsize for v in strides):
return False
if ndim <= 0:
return ndim == 0 and not shape and not strides
if 0 in shape:
return True
imin = sum(strides[j]*(shape[j]-1) for j in range(ndim)
if strides[j] <= 0)
imax = sum(strides[j]*(shape[j]-1) for j in range(ndim)
if strides[j] > 0)
return 0 <= offset+imin and offset+imax+itemsize <= memlen
В стиле PIL: форма, шаги и suboffsets¶PIL-style: shape, strides and suboffsets
В дополнение к обычным элементам массивы в стиле PIL могут содержать указатели,
по которым нужно перейти, чтобы получить следующий элемент в измерении.
Например, обычный трехмерный C-массив char v[2][2][3] можно
также рассматривать как массив из 2 указателей на 2 двумерных массива:
char (*v[2])[2][3]. В представлении suboffsets эти два указателя
могут быть встроены в начало buf, указывая
на два char x[2][3] массива, которые могут находиться в любом месте памяти.
Ниже приведена функция, возвращающая указатель на элемент в N-мерном массиве, на который указывает N-мерный индекс, при наличии как ненулевых шагов (strides), так и субсмещений (suboffsets):
void *get_item_pointer(int ndim, void *buf, Py_ssize_t *strides,
Py_ssize_t *suboffsets, Py_ssize_t *indices) {
char *pointer = (char*)buf;
int i;
for (i = 0; i < ndim; i++) {
pointer += strides[i] * indices[i];
if (suboffsets[i] >=0 ) {
pointer = *((char**)pointer) + suboffsets[i];
}
}
return (void*)pointer;
}